民航A-CDM平台中加密数据计算的关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    U1633114
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    38.0万
  • 负责人：
    杨浩淼
  • 依托单位：
    电子科技大学
  • 学科分类：
    F01.电子学与信息系统
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Airport Collaborative Decision Making (A-CDM) is the concept which aims at improving operational efficiency at airports by reducing delays, improving the predictability of events during the progress of a flight and optimizing the utilization of resources. Based on sharing data between all partners and operational decisions to be made collaboratively, A-CDM provides a substantial contribution to maximizing capacity and efficiency. By data sharing, the data from the airport, the air traffic controller, and the airline can be integrated into a uniform A-CDM platform. However, it also brings new threat for the sensitive data in A-CDM platform. To secure the sensitive data, the encryption can be used. However, the traditional encryption limits the utilization of data, which then affects the functionality and performance of the decision making. This project will focus on the key technology research for computing on encrypted data (including sharing, search, and mining of ciphertexts) in A-CDM platform. The research includes 3 parts: (1) conditional proxy re-encryption for secure data sharing, (2) symmetric searchable encryption for secure data retrieval, and (3) somewhat homomorphic encryption for secure data analyzing and mining. Through creative works, we will propose the efficient and secure solution for A-CDM, based on computing on encrypted data. Furthermore, we will also design security-enhanced A-CDM simulation platform to demonstrate the effectiveness of our solution.
A-CDM是以机场为中心，通过各参与方的资源合理调配和数据集成共享来进行协同决策，从而提高机场整体运行效率。信息共享是机场CDM的基础，通过共享，机场、空管、航空公司等的数据集成到统一的A-CDM平台。然而，这也给平台中敏感数据的安全性带来了新的威胁。保护A-CDM数据安全的一种方法，是对其中的敏感数据进行加密。但传统的加密限制了数据的使用，影响了协同决策的功能和性能。本课题深入研究A-CDM平台中加密数据计算（包括加密数据的共享、搜索以及分析和挖掘）的关键技术。通过多项技术和方法的研究（条件代理重加密、对称可搜索加密、Somewhat同态加密等）来达到如下目标：在保护A-CDM数据安全性的同时，实现及时、有效的机场协同决策。力争在关键技术的研究中取得创新性的成果，并设计数据安全增强的A-CDM仿真测试平台，以对上述目标进行有效的测试。

结项摘要

A-CDM以机场为中心，通过合理分配资源以及参与者之间数据的集成和共享做出协同决策，从而提高了机场的整体运营效率。信息共享是机场CDM的基础。通过共享，将机场，空中交通管理，航空公司等的数据集成到一个统一的A-CDM平台中。但是，这也给平台中敏感数据的安全性带来了新的威胁。保护A-CDM数据的一种方法是加密其中的敏感数据。但是，传统的加密限制了数据的使用，并影响了协作决策的功能和性能。本项目研究了A-CDM平台中加密数据计算（包括共享、搜索、分析和挖掘加密数据）的关键技术。通过研究多种技术和方法（条件代理重新加密，对称可搜索加密，向量同态加密等），实现了以下目标：在保护A-CDM数据安全的同时，实现及时有效的机场协作决策，并设计了具有增强数据安全性的A-CDM实验平台。该主题发表了包括JCR-1区在内的12篇高水平论文；申请了10项相关专利，已经授权5项；培养了6名研究生。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（5）
Efficient privacy-preserving data merging and skyline computation over multi-source encrypted data
多源加密数据的高效隐私保护数据合并和天际线计算
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2019.05.055
  • 发表时间：
    2019-09
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Y;ong Zheng;Rongxing Lu;Beibei Li;Jun Shao;Haomiao Yang;Kim-Kwang Raymond Choo
  • 通讯作者：
    Kim-Kwang Raymond Choo
An Efficient and Privacy-Preserving Disease Risk Prediction Scheme for E-Healthcare
一种高效且保护隐私的电子医疗疾病风险预测方案
  • DOI：
    10.1109/jiot.2018.2882224
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    Yang Xue;Lu Rongxing;Shao Jun;Tang Xiaohu;Yang Haomiao
  • 通讯作者：
    Yang Haomiao
Efficient and Privacy-Enhanced Federated Learning for Industrial Artificial Intelligence
工业人工智能的高效且隐私增强的联邦学习
  • DOI：
    10.1109/tii.2019.2945367
  • 发表时间：
    2020-10-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS
  • 影响因子：
    12.3
  • 作者：
    Hao, Meng;Li, Hongwei;Liu, Sen
  • 通讯作者：
    Liu, Sen
Securing content-centric networks with content-based encryption
通过基于内容的加密保护以内容为中心的网络
  • DOI：
    10.1016/j.jnca.2018.12.005
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Haomiao Yang;Xiaofen Wang;Chun Yang;Xin Cong;You Zhang
  • 通讯作者：
    You Zhang
A Practical and Compatible Cryptographic Solution to ADS-B Security
实用且兼容的 ADS-B 安全加密解决方案
  • DOI：
    10.1109/jiot.2018.2882633
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    Haomiao Yang;Qixian Zhou;Mingxuan Yao;Rongxing Lu;Hongwei Li;Xiaosong Zhang
  • 通讯作者：
    Xiaosong Zhang

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  • 发表时间：
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  • 作者：
    汤殿华;曹云飞;杨浩淼
  • 通讯作者：
    杨浩淼
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    通信技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冉鹏;张文科;杨浩淼
  • 通讯作者：
    杨浩淼

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  • 项目类别：
    联合基金项目

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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